An Overview of Systematic Reviews on Prognostic Factors in Neck Pain: Results from the International Collaboration on Neck Pain (ICON) Project
Notice bibliographique
Résumé
Given the challenges of chronic musculoskeletal pain and disability, establishing a clear prognosis in the acute stage has become increasingly recognized as a valuable approach to mitigate chronic problems. Neck pain represents a condition that is common, potentially disabling, and has a high rate of transition to chronic or persistent problems. As a field of research, prognosis in neck pain has stimulated several empirical primary research papers, and a number of systematic reviews. As part of the International Consensus on Neck (ICON) project, we sought to establish the general state of knowledge in the area through a structured, systematic review of systematic reviews (overview). An exhaustive search strategy was created and employed to identify the 13 systematic reviews (SRs) that served as the primary data sources for this overview. A decision algorithm for data synthesis, which incorporated currency of the SR, risk of bias assessment of the SRs using AMSTAR scoring and consistency of findings across SRs, determined the level of confidence in the risk profile of 133 different variables. The results provide high confidence that baseline neck pain intensity and baseline disability have a strong association with outcome, while angular deformities of the neck and parameters of the initiating trauma have no effect on outcome. A vast number of predictors provide low or very low confidence or inconclusive results, suggesting there is still much work to be done in this field. Despite the presence of multiple SR and this overview, there is insufficient evidence to make firm conclusions on many potential prognostic variables. This study demonstrates the challenges in conducting overviews on prognosis where clear synthesis critieria and a lack of specifics of primary data in SR are barriers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,075 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».